در سالهای اخیر، تحولات هوش مصنوعی با سرعتی غیرقابل باور پیش رفته است. پس از ظهور مدلهای زبانی کوچک و عوامل هوشمند، سال ۲۰۲۵ نیز نوید بخش پیشرفتهای چشمگیری در این حوزه خواهد بود. در ادامه، به بررسی پنج روند کلیدی هوش مصنوعی در سال جاری میپردازیم.
روندهای هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵
۱. دنیای مجازی مولد
سال ۲۰۲۳، سال تولید تصاویر مبتنی بر هوش مصنوعی بود و در سال ۲۰۲۴، ویدئوهای مولد رشد چشمگیری داشتند. اما در سال ۲۰۲۵، دنیای مجازی مولد (به ویژه بازیهای ویدیویی) در کانون توجه قرار خواهند گرفت.
نمونهای از این پیشرفت را در فوریه مشاهده کردیم؛ زمانی که گوگل دیپ مایند مدل Genie را معرفی کرد. این مدل میتوانست یک تصویر ثابت را به یک بازی دوبعدی تبدیل کند. در دسامبر، نسخه Genie 2 منتشر شد که توانایی ایجاد یک دنیای مجازی کامل از یک تصویر اولیه را دارد.
شرکتهای دیگر نیز در حال توسعه فناوری مشابه هستند. برای مثال، در اکتبر، استارتاپهای Decart و Etched نسخهای غیررسمی از بازی Minecraft را ارائه کردند که هر فریم بازی را به صورت لحظهای تولید میکرد. همچنین، استارتاپ World Labs، مدلهایی را برای ساخت دنیاهای مجازی بزرگ (LWMs) توسعه میدهد.
این فناوری نه تنها در صنعت بازی، بلکه در حوزه رباتیک نیز کاربرد دارد. محققان میتوانند از دنیاهای مجازی برای آموزش رباتها در شرایط شبیه سازیشده استفاده کنند. این پیشرفت میتواند به توسعه هوش فضایی کمک کند، که توانایی ماشینها را برای تعامل با دنیای واقعی بهبود میبخشد.
۲. مدلهای زبانی پیشرفتهتر با توانایی “استدلال“
در سپتامبر، OpenAI با معرفی مدل o1، رویکرد جدیدی را در نحوه کار مدلهای زبانی ارائه کرد. این پیشرفت در نوامبر با مدل o3 گسترش یافت و تغییرات اساسی در این فناوری ایجاد کرد.
برخلاف مدلهای قبلی که اولین پاسخ ممکن را ارائه میدادند، مدلهای جدید مراحل حل مسئله را به صورت گام به گام طی میکنند. این روش که به “استدلال” معروف است، دقت مدلها را در حل مسائل ریاضی، فیزیکی و منطقی افزایش میدهد.
این قابلیت برای توسعه عاملهای هوشمند نیز حیاتی است. در دسامبر، گوگل دیپ مایند یک عامل وب گردی به نام Mariner را معرفی کرد. در یک آزمایش، این عامل توانست مشکل انتخاب نوع آرد در یک دستور پخت را با بازگشت به صفحه اصلی حل کند. این نشان میدهد که مدلهای جدید میتوانند تصمیمات پیچیده تری بگیرند و وظایف را بهتر مدیریت کنند.
مطالب مرتبط : ابزار Operator گام بلند OpenAI در خودکارسازی وظایف وب
۳. هوش مصنوعی در خدمت علم
هوش مصنوعی تأثیر قابل توجهی در علوم طبیعی داشته است. یکی از مهمترین دستاوردهای این حوزه، کسب جایزه نوبل شیمی توسط Demis Hassabis و John M. Jumper از Google DeepMind برای توسعه ابزار AlphaFold بود که مسئله پیچیده “تا شدن پروتئین(Protein Folding )” را حل کرد.
در سال ۲۰۲۵، انتظار میرود که این روند ادامه پیدا کند. متا مجموعه دادههای بزرگی را منتشر کرده است که به محققان کمک میکند مواد جدید را با استفاده از هوش مصنوعی سریعتر کشف کنند. همچنین، استارتاپ Entalpic و Hugging Face پروژهای به نام LeMaterial را راهاندازی کردهاند که به تحقیقات علمی سرعت میبخشد.
هدف نهایی این است که هوش مصنوعی نه تنها به عنوان ابزاری برای تجزیه و تحلیل دادهها، بلکه بهعنوان یک “زیست شناس مجازی” عمل کند که بتواند تمام وظایف یک دانشمند را انجام دهد. اگرچه هنوز راه درازی در پیش داریم، اما سال ۲۰۲۵ میتواند گامهای مهمی در این مسیر بردارد.
۴. همکاری شرکتهای هوش مصنوعی با بخش امنیت ملی
فرصتهای مالی بزرگی در زمینه نظارت مرزی، جمع آوری اطلاعات و امنیت ملی برای شرکتهای هوش مصنوعی وجود دارد. ارتش آمریکا چندین برنامه را برای ادغام هوش مصنوعی در عملیات نظامی خود راه اندازی کرده است، از جمله برنامه Replicator که برای توسعه پهپادهای کوچک طراحی شده است.
در اروپا نیز، نگرانیهای مربوط به جنگ اوکراین و تنشهای میان تایوان و چین، سرمایه گذاریهای بیشتری را در فناوریهای نظامی به دنبال داشته است. در نتیجه، شرکتهایی مانند Palantir و Anduril که روی دادههای طبقه بندی شده نظامی کار میکنند، رشد خواهند کرد.
علاوه بر این، شرکتهای بزرگ فناوری مانند مایکروسافت، آمازون و گوگل نیز همکاریهای خود را با پنتاگون گسترش دادهاند. در دسامبر، OpenAI نیز همکاری با Anduril را برای مقابله با پهپادها آغاز کرد و سیاست خود مبنی بر عدم همکاری با ارتش را تغییر داد.
۵. هوش مصنوعی سبز (Green AI) و پایداری محیط زیست
یکی از روندهای نوظهور در سال ۲۰۲۵، تمرکز بر توسعه هوش مصنوعی پایدار و دوستدار محیط زیست است. با افزایش نگرانیها درباره مصرف انرژی و ردپای کربن مراکز دادههای بزرگ، شرکتهای فناوری در حال سرمایه گذاری بر روی راه حلهایی برای کاهش تأثیرات زیست محیطی هوش مصنوعی هستند.
- مدلهای کارآمد انرژی: پژوهشهای جدید در حال توسعه مدلهای هوش مصنوعی هستند که با مصرف انرژی کمتر، عملکرد بهتری دارند. به عنوان مثال، مدلهای فشرده سازی (Compressed Models) و یادگیری کم حجم (TinyML) در حال گسترش هستند.
- هوش مصنوعی برای مقابله با تغییرات اقلیمی: از هوش مصنوعی برای پیش بینی الگوهای آب و هوایی، مدیریت منابع انرژی تجدید پذیر و کاهش ضایعات استفاده میشود. شرکتهایی مانند Microsoft و Google در حال توسعه ابزارهای هوش مصنوعی برای کمک به حل بحرانهای زیست محیطی هستند.
- استانداردهای جدید: سازمانهای بینالمللی در حال تدوین استانداردهایی برای اندازهگیری و کاهش تأثیرات زیست محیطی هوش مصنوعی هستند. این استانداردها به شرکتها کمک میکنند تا فناوریهای خود را با اهداف پایداری همسو کنند.
این روند نشان دهنده تلاش صنعت هوش مصنوعی برای همگام سازی پیشرفتهای فناوری با مسئولیت پذیری اجتماعی و محیطی است.
جمع بندی
سال ۲۰۲۵، سالی پر از نوآوریهای هیجان انگیز در حوزه هوش مصنوعی خواهد بود. از توسعه دنیاهای مجازی و مدلهای زبانی پیشرفته گرفته تا پیشرفتهای علمی و نفوذ در امنیت ملی، این فناوری به مسیر رشد خود ادامه خواهد داد. باید دید که چگونه این تحولات آینده صنایع مختلف را شکل خواهند داد.